Susan Solomon: The promise of research with stem cells

Susan Solomon: Kök hücre araştırmalarının vadettikleri

95,334 views

2012-09-13 ・ TED


New videos

Susan Solomon: The promise of research with stem cells

Susan Solomon: Kök hücre araştırmalarının vadettikleri

95,334 views ・ 2012-09-13

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Çeviri: Derya Akçakaya Gözden geçirme: Diba Szamosi
00:16
So, embryonic stem cells
1
16381
2989
Embriyo kök hücreleri
00:19
are really incredible cells.
2
19370
3300
gerçekten inanılmaz hücrelerdir.
00:22
They are our body's own repair kits,
3
22670
2788
Onlar vücudun kendi tamirat kutusudur
00:25
and they're pluripotent, which means they can morph into
4
25458
2964
ve pluripotent hücrelerdir, bu da vücudumuzdaki
00:28
all of the cells in our bodies.
5
28422
2432
tüm hücrelere dönüşebilecekleri anlamına gelir.
00:30
Soon, we actually will be able to use stem cells
6
30854
2688
Yakında kök hücrelerini, hasarlı ya da hastalıklı hücreleri
00:33
to replace cells that are damaged or diseased.
7
33542
2985
yenileriyle degiştirmek üzere kullanmaya başlayabileceğiz.
00:36
But that's not what I want to talk to you about,
8
36527
2431
Fakat sizlere anlatmak istediğim konu bu değil.
00:38
because right now there are some really
9
38958
2678
Çünkü şu anda kök hücreleriyle yapabildiğimiz
00:41
extraordinary things that we are doing with stem cells
10
41636
3946
olağanüstü şeyler var ve bunlar
00:45
that are completely changing
11
45582
1607
hastalıklara bakışımızı ve onları modelleyişimizi,
00:47
the way we look and model disease,
12
47189
2899
neden hasta olduğumuzu anlama
00:50
our ability to understand why we get sick,
13
50088
2519
ve hatta ilaç geliştirebilme yeneteklerimizi
00:52
and even develop drugs.
14
52607
2431
tamamen değiştiriyor.
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
15
55038
4313
Biz bugün çocuk felcini nasıl önlenebilir bir hastalık olarak görüyorsak,
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
16
59351
4505
kök hücre araştırmaları sayesinde de
01:03
and other major diseases the way we view polio today,
17
63856
4391
çocuklarımız Alzheimer, diyabet ve diğer önemli hastalıkları
01:08
which is as a preventable disease.
18
68247
3201
önlenebilir olarak görebileceklerine gerçekten inanıyorum.
01:11
So here we have this incredible field, which has
19
71448
3223
İlk sağlıklı bebek Louise'in doğumuna kadar
01:14
enormous hope for humanity,
20
74671
4387
tüp bebek araştırmalarında
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
21
79058
3520
35 yıl boyunca yaşandığı gibi,
01:22
until the birth of a healthy baby, Louise,
22
82578
2334
insanlık için muazzam umutlar vaat eden
01:24
this field has been under siege politically and financially.
23
84912
5069
bu inanılmaz alan da politik ve finansal baskı altında.
01:29
Critical research is being challenged instead of supported,
24
89981
4272
Bu kritik araştırma, destek yerine itirazlarla karşılaşıyor
01:34
and we saw that it was really essential to have
25
94253
4360
ve gördük ki, özel güvenli sığınak
01:38
private safe haven laboratories where this work
26
98613
3531
labaratuarlara sahip olmak bu araştırmaların
01:42
could be advanced without interference.
27
102144
2830
müdaheleye uğramadan ilerleyebilmesi için esastı.
01:44
And so, in 2005,
28
104974
2531
Ve bu işi yapabilecek ve destekleyebilecek
01:47
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
29
107505
2612
küçük bir organizasyona sahip olmak için
01:50
so that we would have a small organization that could
30
110117
3589
2005'te New York Kök Hücre
01:53
do this work and support it.
31
113706
3312
Vakıf Labaratuarı'nı kurduk.
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
32
117018
3385
Çok çabuk gördük ki, ilaç ve tedavi geliştirme dünyası gibi
02:00
research, but also developing drugs and treatments,
33
120403
3376
hem tıbbi araştırmalar da tahmin edebileceğiniz üzere
02:03
is dominated by, as you would expect, large organizations,
34
123779
3713
büyük kuruluşların egemenliğindeydi.
02:07
but in a new field, sometimes large organizations
35
127492
3119
Fakat yeni bir alanda bazen büyük kuruluşlar
02:10
really have trouble getting out of their own way,
36
130611
2168
yollarını bulmakta gerçekten zorlanıyorlar
02:12
and sometimes they can't ask the right questions,
37
132779
2436
ve bazen doğru soruları soramıyorlar.
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
38
135215
3356
Ve bu yüzden, akademik araştırmalar ile
02:18
between academic research on the one hand
39
138571
3211
ilaçlarımızı ve birçok tedaviyi geliştiren
02:21
and pharmaceutical companies and biotechs
40
141782
2701
ilaç ve bioteknoloji şirketleri arasındaki
02:24
that are responsible for delivering all of our drugs
41
144483
3266
büyük mesafe daha da arttı.
02:27
and many of our treatments, and so we knew that
42
147749
2390
Dolayısıyla tedavileri gerçekten hızlandırmak için,
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
43
150139
3946
iki konuyu ele almamız
02:34
to have to address this with two things:
44
154085
2807
gerektiğini biliyorduk:
02:36
new technologies and also a new research model.
45
156892
3222
yeni teknolojiler ve aynı zamanda yeni bir araştırma modeli.
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
46
160114
3759
Çünkü aradaki boşluğu kapatamazsak,
02:43
exactly where we are today.
47
163873
1607
bugün olduğumuz yerde kalacağız.
02:45
And that's what I want to focus on.
48
165480
1667
Ve benim yoğunlaşmak istediğim konu bu.
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
49
167147
3550
Son birkaç senedir bu konuya kafa yorduk,
02:50
making a list of the different things that we had to do,
50
170697
2391
yapmamız gereken farklı şeylerin listesini yaptık
02:53
and so we developed a new technology,
51
173088
2631
ve yeni bir teknoloji oluşturduk.
02:55
It's software and hardware,
52
175719
1251
Aslen kendi avatarlarımız olan evrensel bir diziyi
02:56
that actually can generate thousands and thousands of
53
176970
3503
oluşturabilecek genetik çeşitliliği
03:00
genetically diverse stem cell lines to create
54
180473
3170
bulunan binlerce kök hücreyi sıralayacak
03:03
a global array, essentially avatars of ourselves.
55
183643
3787
bir yazılım ve donanımdan oluşan bir teknoloji.
03:07
And we did this because we think that it's actually going
56
187430
3434
ve bunu yaptık, çünkü bunun aslında bizim insan genomunun
03:10
to allow us to realize the potential, the promise,
57
190864
3415
dizilimini, potansiyelini ve bize verebileceklerini
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
58
194279
3080
anlamamızı sağlayacağını düşünüyoruz.
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
59
197359
2504
Klinik çalışmaları hayvan hücreleri yerine
03:19
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
60
199863
5008
bir kaptaki insan hücreleri
03:24
not animal cells, to generate drugs and treatments
61
204871
4159
ile yapmamızı ve dolasıysıyla daha etkin ve
03:29
that are much more effective, much safer,
62
209030
3249
güvenli ilaç ve tedavileri daha hızlı ve ucuza
03:32
much faster, and at a much lower cost.
63
212279
3256
yapabilmemizi sağlayacak.
03:35
So let me put that in perspective for you
64
215535
2384
Size bu bağlamda biraz
03:37
and give you some context.
65
217919
1416
perspektif vermek istiyorum.
03:39
This is an extremely new field.
66
219335
4832
Bu çok yeni bir alan.
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
67
224167
2832
1998'de kök hücreleri ilk defa tespit edildi
03:46
were first identified, and just nine years later,
68
226999
3512
ve sadece 9 sene sonra
03:50
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
69
230511
4305
Japonya'da bir grup bilim adamı
03:54
and reprogram them with very powerful viruses
70
234816
3195
deri hücrelerini alıp çok güçlü virüslerle yeniden programlayarak
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
71
238011
4242
uyarılmış pluripotent kök hücre denilen veya IPS hücresi olarak bahsettiğimiz
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
72
242253
2090
bir çeşit pluripotent kök hücre
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
73
244343
3008
oluşturmayı başardılar.
04:07
This was really an extraordinary advance, because
74
247351
3198
Bu inanılmaz bir ilerlemeydi,
04:10
although these cells are not human embryonic stem cells,
75
250549
2544
bu hücreler insan embriyosundan alınmış kök
04:13
which still remain the gold standard,
76
253093
1794
hücreleri olmamasına rağmen
04:14
they are terrific to use for modeling disease
77
254887
3470
hastalığı modellemek ve potansiyel olarak
04:18
and potentially for drug discovery.
78
258357
2730
ilaç keşiflerinde kullanmak için mükemmeldi.
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
79
261087
3040
Birkaç ay sonra, 2008'de bizim bir bilim adamımız
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
80
264127
3200
bu araştırma üzerinde çalışmalarına devam etti.
04:27
this time from people who had a disease,
81
267327
2028
ALS yada Ingiltere'de ki adıyla Motor Nöron Hastalığı olan
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
82
269355
2914
insanlardan deri biyopsileri aldı.
04:32
He turned them into the IPS cells
83
272269
1698
Bu hücreleri size bahsettiğim IPS hücrelerine dönüştürdü
04:33
that I've just told you about, and then he turned those
84
273967
2686
ve daha sonra bu IPS hücrelerini de
04:36
IPS cells into the motor neurons that actually
85
276653
2704
bu hastalıktan dolayı
04:39
were dying in the disease.
86
279357
1461
ölen motor nöronlara dönüştürdü.
04:40
So basically what he did was to take a healthy cell
87
280818
3019
Aslında temel olarak yaptığı
04:43
and turn it into a sick cell,
88
283837
1714
sağlıklı hücreyi alıp bunu hastalıklı bir hücreye çevirmekti
04:45
and he recapitulated the disease over and over again
89
285551
3558
ve hastalığı bir kabın içerisinde tekrar ve tekrar özetledi.
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
90
289109
3360
Bu inanılmazdı, çünkü
04:52
because it was the first time that we had a model
91
292469
2248
ilk defa yaşayan bir hastadan alınmış
04:54
of a disease from a living patient in living human cells.
92
294717
4188
canlı insan hücreleri üzerinde bir hastalığı modellemiştik.
04:58
And as he watched the disease unfold, he was able
93
298905
3120
Ve bu hastalığın ilerleyişini izledikçe,
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
94
302025
3011
motor nöronlarının aslında bu alanda daha önce
05:05
in the disease in a different way than the field
95
305036
2127
bilinenden farklı bir şekilde öldüklerini farketti.
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
96
307163
2494
Aslında zehir salgılayarak bu motor nöronların
05:09
that actually was sending out a toxin
97
309657
2201
ölümünde rol oynayan
05:11
and contributing to the death of these motor neurons,
98
311858
2511
başka çeşit bir hücre vardı.
05:14
and you simply couldn't see it
99
314369
1358
Ve bir insan modeli üzerinde çalışıncaya kadar
05:15
until you had the human model.
100
315727
1790
bunu göremezdiniz.
05:17
So you could really say that
101
317517
2667
Insan kök hücre modelleri olmadan
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
102
320184
3906
hastalığın sebeplerini araştıran bilim adamlarını,
05:24
without being able to have human stem cell models
103
324090
4152
bir uçak kazasında neyin yanlış gittiğini
05:28
were much like investigators trying to figure out
104
328242
2760
kara kutu yada uçuş kayıt cihazı
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
105
331002
3241
olmadan araştıran
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
106
334243
3997
dedektiflere benzetebilirsiniz.
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
107
338240
2602
Neyin yanlış gittiği konusunda hipotezleri olabilir
05:40
but they really had no way of knowing what led
108
340842
3112
ancak gerçekten neyin bu korkunç olaya
05:43
to the terrible events.
109
343954
2172
sebep olduğunu bilmelerinin herhangi bir yolu yoktur.
05:46
And stem cells really have given us the black box
110
346126
4183
Kök hücreleri gerçekten bize hastalıkların
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
111
350309
3968
kara kutusunu verdi ve bu eşsiz bir pencere.
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
112
354277
3245
Bu gerçekten olağanüstü. Çünkü
05:57
many, many diseases in a dish, you can see
113
357522
3247
birçok hastalığı bir kabın içerisinde özetleyebiliyorsunuz,
06:00
what begins to go wrong in the cellular conversation
114
360769
3536
hastada belirtiler görmeden önce bile
06:04
well before you would ever see
115
364305
2424
hücresel dönüşümlerde neyin yanlış
06:06
symptoms appear in a patient.
116
366729
2536
gitmeye başladığını görebiliyorsunuz.
06:09
And this opens up the ability,
117
369265
2523
İlaç testlerini insan hücreleri kullanarak
06:11
which hopefully will become something that
118
371788
2814
yapabilmenin kapılarını aralıyor ve
06:14
is routine in the near term,
119
374602
2647
yakın dönemde bunun rutin bir
06:17
of using human cells to test for drugs.
120
377249
4146
yöntem olacağını umuyorum.
06:21
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
121
381395
5464
Şu anda ilaçları test etme yöntemlerimiz oldukça sorunlu.
06:26
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
122
386859
3318
Başarılı bir ilacı piyasaya sürmek
06:30
13 years — that's one drug —
123
390177
2186
ortalama 13 sene sürüyor ve 4 milyar dolara mal oluyor
06:32
with a sunk cost of 4 billion dollars,
124
392363
3388
ve bu sadece bir ilaç.
06:35
and only one percent of the drugs that start down that road
125
395751
4867
Ve bu süreçe giren ilaçlardan
06:40
are actually going to get there.
126
400618
2248
sadece yüzde biri son noktaya varabiliyor.
06:42
You can't imagine other businesses
127
402866
2125
Bu tür yüksek rakamlarla
06:44
that you would think of going into
128
404991
1449
çalışan başka şirketler
06:46
that have these kind of numbers.
129
406440
1755
düşünemezsiniz.
06:48
It's a terrible business model.
130
408195
1802
Bu çok kötü bir iş modeli.
06:49
But it is really a worse social model because of
131
409997
3989
Aslında içerdikleri ve hepimize mal olması açısından
06:53
what's involved and the cost to all of us.
132
413986
3328
gerçekten çok kötü bir sosyal model.
06:57
So the way we develop drugs now
133
417314
3752
Şu anda ümit veren bileşimleri
07:01
is by testing promising compounds on --
134
421066
3200
deneyerek ilaç geliştiriyoruz.
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
135
424266
1880
İnsan hücrelerini kullanarak hastalığı modelleme yöntemine sahip değildik
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
136
426146
3464
ve bu yüzden bileşimleri fare yada diğer canlıların hücrelerinde ya da
07:09
or other creatures or cells that we engineer,
137
429610
3667
kendi tasarladığımız hücrelerde deniyorduk.
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
138
433277
3061
Fakat bunlar bizim çaresini aradığımız hastalıkların
07:16
that we're actually trying to cure.
139
436338
2336
karakteristiklerini taşımıyorlar.
07:18
You know, we're not mice, and you can't go into
140
438674
3046
Biz fare değiliz ve ümit verici bir ilaç geliştirmek istiyorsanız
07:21
a living person with an illness
141
441720
2418
yaşayan hasta bir insandan
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
142
444138
2928
biraz beyin hücresi ya da kalp hücresi alıp
07:27
and then start fooling around in a lab to test
143
447066
2289
daha labaratuara girip
07:29
for, you know, a promising drug.
144
449355
3561
testler ile oyalanamazsınız.
07:32
But what you can do with human stem cells, now,
145
452916
3585
İnsan kök hücreleri ile şu anda yapabildiklerimiz
07:36
is actually create avatars, and you can create the cells,
146
456501
4337
aslında avatarlar yaratmak.
07:40
whether it's the live motor neurons
147
460838
1967
Canlı motor nöronları yada atan kalp hücreleri,
07:42
or the beating cardiac cells or liver cells
148
462805
3010
karaciğer hücreleri veya diğer tür hücreleri hücreleri oluşturabilirsiniz
07:45
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
149
465815
4109
ve ilaçları, ümit veren bileşimleri gerçekten
07:49
promising compounds, on the actual cells
150
469924
3125
etki etmesini istediğiniz bu hücreler üzerinde
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
151
473049
3631
test edebilirsiniz
07:56
and it's absolutely extraordinary,
152
476680
2814
ve bu gerçekten olağanüstü.
07:59
and you're going to know at the beginning,
153
479494
3156
Deneyinizi oluştururken ve testlere başlarken,
08:02
the very early stages of doing your assay development
154
482650
3744
ilacı piyasasa sürebilmek ve
08:06
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
155
486394
3389
aslında sonunda işe yaramadığını hatta insanlara zarar
08:09
until you've brought a drug to market, only to find out
156
489783
3319
verdiğini tespit etmek için 13 sene beklemeniz
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
157
493102
5056
gerekmediğini bileceksiniz.
08:18
But it isn't really enough just to look at
158
498158
4340
Ama birkaç insandan ya da küçük bir gruptan
08:22
the cells from a few people or a small group of people,
159
502498
3782
alınan hücrelere bakmak aslında tam olarak yeterli değil.
08:26
because we have to step back.
160
506280
1644
Çünkü bir adım geriye çekilerek
08:27
We've got to look at the big picture.
161
507924
1851
büyük resme bakmak zorundayız.
08:29
Look around this room. We are all different,
162
509775
3136
Bu odaya bir bakın. Hepimiz farklıyız
08:32
and a disease that I might have,
163
512911
2740
ve ben Alzheimer ya da Parkinson hastası olsam
08:35
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
164
515651
2877
büyük ihtimalle benim üzerimdeki etkisi
08:38
it probably would affect me differently than if
165
518528
3766
sizlerden birinde olabileceğinden
08:42
one of you had that disease,
166
522294
1641
daha farklı olacaktır.
08:43
and if we both had Parkinson's disease,
167
523935
4345
Her ikimiz de Parkinson hastası olsak ve
08:48
and we took the same medication,
168
528280
2268
aynı tedaviyi alsak da muhtemelen
08:50
but we had different genetic makeup,
169
530548
2747
farklı sonuçlar elde ederiz,
08:53
we probably would have a different result,
170
533295
2285
çünkü genetik yapımız farklı.
08:55
and it could well be that a drug that worked wonderfully
171
535580
3731
Benim için harika sonuçlar veren bir ilaç
08:59
for me was actually ineffective for you,
172
539311
3579
sizin için etkisiz olabilir.
09:02
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
173
542890
4692
Benzer şekilde sizin için zararlı olan bir ilaç,
09:07
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
174
547582
4302
benim için güvenli olabilir. Bu çok bariz görünse bile
09:11
but unfortunately it is not the way
175
551884
2728
malesef ilaç endüstrisi bu şekilde
09:14
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
176
554612
3186
ilaç geliştirmiyordu.
09:17
because, until now, it hasn't had the tools.
177
557798
3986
Çünkü şu ana kadar, gerekli araçlar yoktu.
09:21
And so we need to move away
178
561784
2292
Dolayısıyla bizim herkes için tek beden modelinden
09:24
from this one-size-fits-all model.
179
564076
2954
uzaklaşmamız gerekiyor.
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
180
567030
3177
Şu ana kadar uyguladığımız ilaç geliştirme yöntemleri
09:30
like going into a shoe store,
181
570207
1379
bir ayakkabı dükkanına gittiğimizde
09:31
no one asks you what size you are, or
182
571586
2283
kimsenin kaç numara giydiğinizi, ya da dansa mı
09:33
if you're going dancing or hiking.
183
573869
2210
dağ yürüyüşüne mi gitmek istediğini sormadan,
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
184
576079
2808
sadece "Senin ayakların var ve işte senin ayakkabıların." demeleri gibi.
09:38
It doesn't work with shoes, and our bodies are
185
578887
3600
Bu ayakkabılarda işe yaramıyor ve bizim vücudumuz
09:42
many times more complicated than just our feet.
186
582487
3472
ayaklarımızdan kat ve kat daha karmaşık.
09:45
So we really have to change this.
187
585959
2541
Öyleyse bunu gerçekten değiştirmeliyiz.
09:48
There was a very sad example of this in the last decade.
188
588500
5184
Son on yılda bunun çok üzücü bir örneği yaşandı.
09:53
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
189
593684
2648
Birçok harika ilaç vardı, aslında harika bir ilaç grubu vardı.
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
190
596332
2680
Özellikle de ilerlemiş eklem iltihabı olan kişiler için
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
191
599012
4376
kullanılan Vioxx adlı ilaç.
10:03
the drug was an absolute lifesaver,
192
603388
3392
Tamamen bir hayat kurtarıcıydı.
10:06
but unfortunately, for another subset of those people,
193
606780
5080
Malesef, bir alt hasta grubu
10:11
they suffered pretty severe heart side effects,
194
611860
4769
kalple ilgili ciddi yan etkilerden mağdur oldu.
10:16
and for a subset of those people, the side effects were
195
616629
2728
Ve bu hastaların bir kısmında kalbe vuran yan etkiler
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
196
619357
3897
öldürücü olacak kadar şiddetliydi.
10:23
But imagine a different scenario,
197
623254
4042
Genetik olarak çeşitliliğe sahip olan
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
198
627296
4302
kalp hücrelerinden bir düzenimizin olduğu,
10:31
of cardiac cells, and we could have actually tested
199
631598
3626
ve bu ilacı, yani Vioxx'u petri kaplarında test
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
200
635224
5081
edebildiğimiz başka bir senaryoyu hayal edin.
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
201
640305
3744
Genetik tipi şu olanların kalp ile ilgili yan etkileri yaşayacağını
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
202
644049
5000
genetik tipi bu olan alt grup insanların yaklaşık 25.000'inin
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
203
649049
5144
herhangi bir problem yaşamayacağını
10:54
are not going to have any problems.
204
654193
2760
tespit edebilirdik.
10:56
The people for whom it was a lifesaver
205
656953
2615
Bu ilacın hayat kurtarıcı olacağı kişiler ilaçlarını
10:59
could have still taken their medicine.
206
659568
1677
almaya devam edebilirlerdi.
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
207
661245
4386
Çok ağır veya ölümcül yan etki görecek kişilere ise
11:05
would never have been given it, and
208
665631
2091
bu ilaç verilmezdi.
11:07
you can imagine a very different outcome for the company,
209
667722
2583
Bunun ilaçları geri çekilen şirket için
11:10
who had to withdraw the drug.
210
670305
2768
sonuçlarını hayal edebilirsiniz.
11:13
So that is terrific,
211
673073
2816
Korkunç.
11:15
and we thought, all right,
212
675889
1834
Tamam, biz bu problemi
11:17
as we're trying to solve this problem,
213
677723
2759
çözmeye çalışırken
11:20
clearly we have to think about genetics,
214
680482
2197
açıkca genetiği,
11:22
we have to think about human testing,
215
682679
2834
insan üstünde testleri düşünmemiz gerekiyordu.
11:25
but there's a fundamental problem,
216
685513
1579
Fakat temel bir problem var.
11:27
because right now, stem cell lines,
217
687092
2699
Çünkü şuanda kök hücre dizileri
11:29
as extraordinary as they are,
218
689791
1710
kendi hallerinde zaten inanılmaz.
11:31
and lines are just groups of cells,
219
691501
1744
Ve bu hücre dizileri
11:33
they are made by hand, one at a time,
220
693245
4332
el ile tek tek yapılmış bir grup hücreden ibaret.
11:37
and it takes a couple of months.
221
697577
2224
Ve bunu yapmak birkaç ay sürüyor.
11:39
This is not scalable, and also when you do things by hand,
222
699801
4366
Bu ölçeklendirilebilir değil ve
11:44
even in the best laboratories,
223
704167
1543
en iyi labaratuarlarda dahi el ile yapıldığında
11:45
you have variations in techniques,
224
705710
3161
yapılış tekniklerinde farklılıklar oluyor.
11:48
and you need to know, if you're making a drug,
225
708871
3181
Ve eğer bir ilaç yapıyorsamnız, şişeden pazartesi
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
226
712052
1898
aldığınız Asprin ile
11:53
on Monday is the same as the Aspirin
227
713950
2440
çarşamba günü alacağınız Aspirinin
11:56
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
228
716390
2081
aynı olacağı bilmeniz gerekir.
11:58
So we looked at this, and we thought, okay,
229
718471
3791
Düşündük ki
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
230
722262
3152
kıyafetlerinizde, ekmekte
12:05
and your bread and crafts, but
231
725414
2944
veya el işlerinde sanatçılık harika bir şey.
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
232
728358
2983
Fakat kök hücrelerde bu işe yaramaz
12:11
so we have to deal with this.
233
731341
2390
ve bu konuyu halletmemiz gerekiyor.
12:13
But even with that, there still was another big hurdle,
234
733731
3920
Bunu yapsak bile hala büyük bir sorunumuz var.
12:17
and that actually brings us back to
235
737651
3564
Bizi insan gen haritası konusuna
12:21
the mapping of the human genome, because
236
741215
2384
geri getiren bir sorun:
12:23
we're all different.
237
743599
2711
Hepimiz farklıyız.
12:26
We know from the sequencing of the human genome
238
746310
2832
İnsan genlerinin sıralaması
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
239
749142
2557
genetik kodlarımızı oluşturan
12:31
that make up our genetic code,
240
751699
2468
A, C, G ve T'lerin sıralanması, yani DNA'larımız,
12:34
but that code, by itself, our DNA,
241
754167
4269
elmizde bir bilgisayar olmadan
12:38
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
242
758436
4599
1 ve 0'lardan oluşan bir bilgisayar kodunu
12:43
without having a computer that can read it.
243
763035
2825
anlamaya çalışmaya benziyor.
12:45
It's like having an app without having a smartphone.
244
765860
3288
Akıllı bir cep telefonu olmadan, bir cep telefonu uygulamasına sahip olmak gibi.
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
245
769148
3884
Biyolojiyi bu inanılmaz data ile birleştirmenin
12:53
to that incredible data,
246
773032
2209
bir yolunu bulmamız gerekiyordu.
12:55
and the way to do that was to find
247
775241
3115
Ve bunu yapmanın yolu,
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
248
778356
2687
bütün genetik bilgiyi bir avatar
13:01
that could contain all of the genetic information,
249
781043
4025
oluşturabilecek şekilde
13:05
but have it be arrayed in such a way
250
785068
2528
sıralanmış olarak barındıran
13:07
as it could be read together
251
787596
2864
bir dublör, biyolojik
13:10
and actually create this incredible avatar.
252
790460
3256
bir dublör bulmaktı.
13:13
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
253
793716
3704
Kim olduğumuzu belirleyen tüm genetik alt tiplerden
13:17
that represent who we are.
254
797420
2952
kök hücreleri almamız gerekiyor.
13:20
So this is what we've built.
255
800372
2760
Bizim oluşturduğumuz bu.
13:23
It's an automated robotic technology.
256
803132
3320
Bir otomatik robot teknolojisi.
13:26
It has the capacity to produce thousands and thousands
257
806452
2608
Binlerce ve binlerce genetik olarak düzenlenmiş kök hücre
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
258
809060
4239
dizisi oluşturabilecek kapasiteye sahip.
13:33
It has massively parallel processing capability,
259
813299
3749
Muazzam bir paralel işlem kapasitesi var
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
260
817048
3320
ve ilaçların bulunma şeklini değiştirecek.
13:40
we hope, and I think eventually what's going to happen
261
820368
3835
Umuyoruz ki ve inanıyorum ki, sonunda
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
262
824203
2199
şu anda var olan ilaçları
13:46
on arrays like this, that already exist,
263
826402
2491
bu gen dizileri üzerinde tekrar
13:48
all of the drugs that currently exist,
264
828893
1871
incelemek isteyeceğiz.
13:50
and in the future, you're going to be taking drugs
265
830764
2911
Ve gelecekte beyin, kalp ve karaciğer hücreleri gibi
13:53
and treatments that have been tested for side effects
266
833675
2872
ilgili hücreler üzerinde
13:56
on all of the relevant cells,
267
836547
2303
yan etkiler için test edilmiş
13:58
on brain cells and heart cells and liver cells.
268
838850
3153
ilaçlar kullanıyor olacağız.
14:02
It really has brought us to the threshold
269
842003
3329
Bu bizi gerçekten kişiye özel tedavinin
14:05
of personalized medicine.
270
845332
2214
eşiğine getirdi.
14:07
It's here now, and in our family,
271
847546
4441
Bu şu anda burda, ailemde.
14:11
my son has type 1 diabetes,
272
851987
2938
Benim oğlum tip 1 diyabet hastası
14:14
which is still an incurable disease,
273
854925
2648
ve bu hala iyileşmesi olanaksız bir hastalık.
14:17
and I lost my parents to heart disease and cancer,
274
857573
3442
Anne ve babamı kalp hastalıklarından ve kanserden dolayı kaybettim.
14:21
but I think that my story probably sounds familiar to you,
275
861015
3733
Sanırım benim hikayem sizlerin hikayelerinin değişik bir
14:24
because probably a version of it is your story.
276
864748
4230
versiyonu olduğu için tanıdık geliyor.
14:28
At some point in our lives, all of us,
277
868978
3944
Hayatımızın bir noktasında hepimiz hastalanıyoruz veya
14:32
or people we care about, become patients,
278
872922
2736
bizim için önemli olan insanlar hasta oluyor.
14:35
and that's why I think that stem cell research
279
875658
2609
Ve ben bu yüzden kök hücre araştırmalarının
14:38
is incredibly important for all of us.
280
878267
3383
hepimiz için fazlasıyla önemli olduğunu düşünüyorum.
14:41
Thank you. (Applause)
281
881650
3668
Teşekkürler. (Alkışlar)
14:45
(Applause)
282
885318
7108
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7